python之SQL表连接1. 前言2. 内连接2.1 语法和实例3. 外连接3.1 左(外)连接3.1.1 特点3.1.2 语法3.2 右(外)连接3.2.1 特点3.2.2 语法3.3 全(外)连接3.3.1 特点3.3.2 语法4. 子查询4.1 前言4.2 语法特点即注意4.2.1 语法4.2.2 特点4.3 子查询结果的维度4.3.1 单行子查询4.3.2 多行子查询 1. 前言什么是
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2024-07-09 13:17:49
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这段代码的整体功能是从一个红楼梦文本文件中利用python的jieba分词库通过算法提取人名，分析这些人名在文本中的出现频率以及他们之间的关联关系，然后将这些信息输出到两个文件中，并最终在控制台上以prettytable表格的形式展示关系信息。下面我会详细解释每个部分的工作原理：导入必要的库
codecs：用于读取和写入文件，支持多种编码方式。
手把手实现bilstm简单实体抽取自然语言之手把手实现bilstm实体抽取读取数据读取数据代码数据BIO标注法BIO标注法代码实现数据预处理标签极度不平衡构建自定义损失函数自定义损失python代码模型训练模型测试 自然语言之手把手实现bilstm实体抽取实体抽取，其实简单来说就是把文字内容的关键部分文字字进行标注，接着放入深度学习bilstm模型里去预测每个字出现的概率。本文只是从数据处理和定
# Java实现实体提取
在自然语言处理领域，实体提取是一项非常重要的任务。实体提取是从文本中识别出具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织机构等。在本文中，我们将介绍如何使用Java语言来实现实体提取的功能。
## 什么是实体提取
实体提取是指从文本中识别出具有特定含义的实体的过程。实体可以是人名、地名、组织机构、日期、时间等。实体提取通常是自然语言处理中的一个重要模块，可以帮助我们更好地
原创
2024-06-29 03:34:19
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参考地址：知识抽取-实体及关系抽取 - 知乎目录摘要：实体抽取：标准实现流程（用机器学习方法）编码方式深度学习方法评价指标实体链接摘要：知识抽取涉及的“知识”通常是清楚的、事实性的信息，这些信息来自不同的来源和结构，而对不同数据源进行的知识抽取的方法各有不同，从结构化数据中获取知识用D2R，其难点在于复杂表数据的处理，包括嵌套表、多列、外键关联等。从链接数据中获取知识用图映射，难点在于数据对齐，从
# Java 切面实现实体新增
在Java开发中，切面编程（AOP）是一种非常强大的技术，它可以帮助我们将跨越多个模块的关心事（如日志、安全、事务等）分离出来。本文将重点讲解如何使用Java切面实现实体的新增操作。
## 文章目录
1. 整体流程
2. 详细步骤
- 创建实体类
- 创建切面类
- 创建服务类
- 创建Spring Boot启动类
3. 总结
##
原创
2024-09-27 06:48:36
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### Python实现实体级别F1计算
在自然语言处理（NLP）和信息提取的领域，F1得分是一个非常重要的指标，它衡量了模型在分类任务上的准确性和完整性。实体识别任务中，F1得分可以用来评估模型对实体的识别效果。本文将详细引导你实现Python中的实体级别F1分数的计算。
#### 一、整体流程
在开始编码之前，让我们先了解一下计算实体级别F1分数的整体流程。以下是我们将要执行的步骤：
Fragment的利用越来越多了，QQ、新浪微博，支付宝的主界面，都可以用Fragment来实现。现在，我们就利用Fragment来实现QQ的主界面功能，先上图：我们可以看到，在QQ主界面的下面，有一行tab，有四个选项，可以实现切换。新建一个项目，起名为FragmentDemoDemo。创建或者打开activity_main.xml作为程序的主布局文件，加入如下代码：<LinearLayo
在实际开发中，数据表的数据是非常多的，保证数据的准确是至关重要的。MySQL 提供了数据的完整性约束，主要包括实体完整性，域完整性和引用完整性。实体完整性是对关系中的记录进行约束，即对行的约束。一，主键约束主键（promary key）用于唯一的标识表中的某一条记录，在两个表的关系中，主键用来在一个表中引用来自另一个表中的特定记录。一个表的主键可以由多个关键字共同组成，并且主键的列不能包含空值。主
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2023-09-26 18:42:25
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研究背景实体分类（entity typing）旨在为实体指定类型，使机器可以更好地理解自然语言，并有利于实体链接和文本分类等下游任务。传统的实体分类范式存在两个问题：1. 它无法给实体分配预定义类型集以外的类型；2. 长尾类型存在很少的训练样本，因此难以解决少/零样本问题。为了解决这些问题，本文提出了GET，一种新的生成式实体分类范式，通过预训练语言模型（PLM）为文本实体生成多个类型。图1是基于
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2024-08-15 15:07:22
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1、什么是WebSocket？根据百科给出的解释是：WebSocket是一种在单个TCP连接上进行全双工通信的协议。WebSocket通信协议于2011年被IETF定为标准RFC 6455，并由RFC7936补充规范。WebSocket API也被W3C定为标准。WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和
# Java实现实体识别和关系抽取
实体识别和关系抽取是自然语言处理领域中的重要任务，它们可以帮助我们从文本中提取出有意义的信息，理解文本中实体之间的关系。本文将介绍如何使用Java实现实体识别和关系抽取，并提供相应的代码示例。
## 实体识别
实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织机构等。在Java中，我们可以使用开源库Stanford NLP来实现实体识别。
原创
2023-09-07 10:23:36
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# Java实现实体类与XML
在软件开发过程中，经常需要将数据以某种格式存储和传输。XML（可扩展标记语言）是一种常用的数据交换格式，它具有良好的可读性和可扩展性。在Java中，我们可以通过将实体类与XML进行映射，实现数据的序列化和反序列化。本文将介绍如何在Java中实现实体类与XML的映射，并提供示例代码。
## 实体类与XML映射
在Java中，实体类通常表示现实世界中的一个对象或概
原创
2024-07-23 04:58:25
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class Animal(object):""" 类成员修饰符 xx：公有变量 _xx：单前置下划线，保护变量，类对象和子类可以访问，from somemodule import *禁止导入 __xx：双前置下划线，私有化属性或方法，只有类对象自己能访问，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到) __xx__：双前后下划线，系统定义名字(不要自己发明这样的名字) xx_：单后置下划线，用于避免与
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2024-02-21 12:28:45
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Java 7已经完成的7大新功能： 1）对集合类的语言支持； 2）自动资源管理； 3）改进的通用实例创建类型推断； 4）数字字面量下划线支持； 5）switch中使用string； 6）二进制字面量； 7）简化可变参数方法调用。 下面我们来仔细看一下这7大新功能： 对集合类的语言支持 Java将包含对创建集合类的第一类语言支持。这意味着集合类的创建可以像Ruby和Perl那样了。 原本需要这
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2023-09-16 17:58:31
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数据库—day02数据的完整性作用：保证用户输入的数据保存到数据库中是正确的。 如何保证数据的完整性呢？ 在创建表的时候给表中添加约束。完整性的分类： 实体完整性 域完整性 引用完整性实体完整性实体：指的就是表中的一行数据----代表的就是一个实体 作用：保证每一行数据不重复 实体完整性的实现通过表的主键来实现。 约束类型： 主键约束 primary key 唯一约束 unique 自动增长列 a
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2023-12-21 06:20:34
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Entity-Relationship Modeling – 实体联系建模1 .实体类型1.1 实体类型定义：被企事业单位认可的、能够独立存在的一组具有相同属性的对象ER模型的基本概念是实体类型，实体类型代表现实世界中具有相同属性的一组对象实体类型能够独立存在，既可以是物理存在的对象，也可以是概念存在的对象不同的设计人员可能会确定不同的实体1.2 实体出现一个实体类型中，每一个可被唯一标识的对象都
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2024-06-13 09:35:35
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定义：保证数据库中的数据在逻辑上的一致性、正确性和可靠性。作用：防止无效数据或错误数据进入数据库数据完整性包括：实体完整性、域完整性和参照完整性实体完整性规定表的每一行记录在表中是唯一的实体完整性的实现方式包括：主键约束、自增约束、唯一约束主键约束（Primary Key，PK）用于识别每一条记录，添加主键【右击>设置主键】或者【 alter table表名 add constra
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2023-06-20 14:26:17
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1. 简介实体链接（entity linking)是指将自然语言文本中出现的实体提及（entity mention)关联到对应知识图谱实体上去的任务。实体链接是很多自然语言处理任务的基础，例如知识图谱构建、信息／事件抽取、语意搜索和智能问答等。按照自然语言文本长度的不同，该任务可以进一步分为长文本实体链接和短文本实体链接两类：长文本实体链接任务的输入通常是一篇文档（例如一篇 Wikipedia文章
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2023-12-18 07:03:49
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参考： Deep Joint Entity Disambiguation with Local Neural Attention. (Ganea and Hofmann, 2017, EMNLP) DeepType: multilingual entity linking by neural typ
原创
2022-03-08 10:10:18
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